한빛미디어

캐글이나 데이콘 같은 데이터 분석 대회에 나가면 일단 쉽게 보이는 모델들이 XGBoost와 cat boost, Light GBM과 같은 부스팅 기법들이다. 이 기법들은 있는 모델을 그대로 활용한다면 사용방법이 그닥 까다롭지도 않은데, 심지어 왜인지는 모르겠지만 성능도 제법 잘나오는 편이다. 따라서 많은 사람들이 사용하고 있고, 나 역시도 일단 뭔지는 몰라도 써보자-라는 마음으로 이 모델을 종종 쓰곤 했다.

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그러나 이런 식으로 해도 언제까지나 더 나은 성능을 기대할 수는 없다. 어느정도는 보장이 되겠으나, 그저 만들어져 있는 모델만 의존해서 아무 생각 없이 사용하는 방식은 일정 수준 이상의 성능을 보이기는 어렵다. 따라서 XGBoost가 도대체 뭔데?라는 생각에 이 책을 읽게 되었다.

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여담이기는 하지만, 한빛미디어 책들은 어느정도 공통적인 책의 레이아웃을 가지고 있어서 처음보는 책이라도 익숙한 느낌이 드는 것 같은 장점이 있는 것 같다.

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이 책은 파이썬과 선형대수의 기초가 있는 사람들에게 권장되는 책이다. 다만 선형대수의 경우 행렬의 행과 열을 알고 있다면 충분하다고 한다.

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우선 모델의 예시를 보여주고, 그 후에 각 파라미터에 대해 소개되어져 있는데, 차차 읽어가며 이해해 보려 한다.

* 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.